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DAY 7
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AI 自動化

30 天一起培養一個習慣:把工作交給 AI 之前,先判斷,再搭建工作流系列 第 7

Day 7:知道自己不知道之後,怎麼把空白補成下一次能用的知識

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昨天存進 Confluence 的五頁日誌裡,有幾個詞是順手打進去的,但卻還沒真的搞懂像是 MCP 跟 Copilot Studio 到底整合到什麼程度?Copilot Studio 內建的知識來源跟自己建的檢索差在哪,日誌上把這些歸在「待驗證事項」,用比較白話一點的敘述就是:其實知道根本自己不知道。

遇到這種事,一般的下一步是打開搜尋框去做搜尋的行為,但是今天換一個起點我們改從日誌開始。

分工:日誌負責出題,查詢負責填空

這件事情說穿了是「把日誌裡不懂的詞查清楚」,但人跟 AI 怎麼分工,決定了查出來的東西有沒有地方放。

人負責的部分昨天就做完了:這週在做什麼、目標是什麼、有哪些限制、哪些前提在自己的環境不成立,還有一串「待驗證事項」跟「明日規劃」,這些只有寫日誌的人知道

AI 查不到。

AI 負責的部分是往外查,例如每一條待驗證事項,官方怎麼說、別人怎麼做、往下還牽出哪些概念。這些是公開資訊,它查得比人快。

所以整體的順序事可以這樣,先有日誌查回來的東西才有地方掛,如果是反過來先查,反而會抱著一堆資料不知道該放在哪。(然後會有一種好像已經把事情做完的幻覺...)

關鍵資訊鏈是從日誌裡抽出來的,查的動作只是負責把資訊鏈上的空格填滿。

從終點往回拆:一棵樹長什麼樣

那今天要產出的東西想成一棵樹,分三層:

  • 根:日誌裡已經寫好的東西。這週的目標、限制、在自己環境不成立的前提。這一層不用查,昨天寫完了。
  • 枝幹:日誌裡的「待驗證事項」跟「明日規劃」,每一條都是一個還沒有答案的問題,也是一段可以繼續往外延伸的枝幹。五頁日誌抽出來是七條。
  • 葉:從外面查回來的東西,每一片葉子都要掛在某一根枝上,而且要寫清楚從哪裡摘的,掛不上去的葉子內容再好也不屬於這棵樹。

來源至少分兩種

往外查的時候,網路搜尋跟官方文件回答的問題不一樣。網路搜尋回答的是「別人怎麼做」,官方文件回答的是「這個東西本來怎麼運作」。前者是別人踩過的坑,後者是設計上的邊界。

麻煩的是兩邊說法不一致的時候。部落格寫著某個功能可以這樣接,官方文件寫著這條路徑不支援。這時候最不該做的事,就是讓 AI 自己選一邊講給你聽,因為講出來的答案會非常順,順到看不出中間曾經有過衝突。所以每一片葉子都要標來源,目的是讓衝突浮出來。

來源 回答的問題 可信在哪裡 會漏掉什麼
網路搜尋 別人怎麼做、踩過什麼坑 有人真的做過 版本可能已經過期,情境跟你不同
Microsoft Learn 這個東西本來怎麼運作、邊界在哪 官方寫的,改版會跟著更新 不會告訴你在你的環境會不會出事
Confluence 內部日誌 團隊實際上怎麼做、卡在哪 就是自己的處境 沒有人更新的時候,前提早就過期了

四站流程

把上面的想法排成順序,整條流程是四站:

  1. 從日誌抽出根與枝幹
  2. 接官方來源逐條驗證,往下長一層
  3. 把整棵樹交回去,要可行性方案
  4. 把樹寫回日誌

每一站只放一個目標,每一站的產出是下一站的輸入。

順便講一下 Microsoft Learn MCP server

日誌裡一半的待驗證事項都是微軟生態的東西,所以官方文件這一路直接接 Microsoft Learn 的 MCP server,不再靠搜尋引擎撈。

它是一個遠端的 MCP server,端點是 https://learn.microsoft.com/api/mcp,不需要驗證也不收費,內容是公開的 Learn 文件,底層知識庫每天做一次完整更新。提供三個工具:microsoft_docs_search 做語意搜尋、microsoft_docs_fetch 把整頁抓成 markdown、microsoft_code_sample_search 找範例程式。官方也明講,這不是傳統意義的 API,工具清單會變,用的時候要透過 agent 框架或 MCP client 接,不要自己打端點。

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跟昨天接 Atlassian 的差別在於,這條線不牽涉個人權限,它只讀公開文件,所以裝起來比 Rovo 那組簡單很多。對話介面如果支援遠端 MCP server,填那個 URL 就接上了;如果不支援,退一步用網路搜尋加上 site:learn.microsoft.com 也能走完今天的練習,只是每一條要自己點進去確認。

接上之後,日誌裡的每一條待驗證事項都可以指回一個官方頁面。這件事對後面很重要,因為可行性評估要站得住,靠的是每一個技術宣稱後面有沒有一個查得到的來源,而不是個人的理解。

今天的收束:把不知道,變成下一次接得回來的問題

回頭看今天做的事,並不是把幾個不懂的名詞查完而已,而是替「不知道」安排一個能繼續工作的結構。
1.日誌先留下目標、限制與現場脈絡,成為知識樹的根
2.待驗證事項與明日規劃把空白變成一段段可以追查的枝幹
3.官方文件、實作經驗與內部紀錄則帶著各自的來源,補成往外生長的葉。

這也是為什麼查詢不能單獨存在,從日誌抽出根與枝幹、用官方來源逐條驗證、根據整棵樹提出可行方案,再把查到的事實、仍有衝突的說法與下一步寫回去,四站走完之後,資料才不會停在搜尋結果裡。

Microsoft Learn MCP 只是讓官方文件這條路走得更直接,更重要的是每一個技術宣稱都保留來源,每一個找不到答案的地方也留在原位,等待後續實驗。

到這裡我們已經知道這棵樹應該怎麼長,但還沒有真的把它種進每天工作的地方。下一篇會直接拿前幾天累積的日誌動手做:先在 Confluence 建立「個人工作脈絡」,再用官方來源擴充尚未確認的項目,最後比較互相排斥的實作方案,並把結果寫回原本的脈絡。原本的四站也會在實際操作裡收成三站,看看從日誌長出來的知識樹,能不能開始支撐下一次工作的技能樹。

今天先替空白找到位置與來源;明天讓它變成可以反覆使用的工作脈絡。

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